کاربرد هوش مصنوعی در سیستم حضور و غیاب تشخیص چهره | اپلیکیشن زون

نقش هوش مصنوعی در سیستم حضور و غیاب

بررسی ترکیب هوش مصنوعی در سیستم های حضور و غیاب 

همانطور که می دانید هوش مصنوعی (AI) در صنایع مختلف موج ایجاد کرده است و زمینه حضور و غیاب نیز از این قاعده مستثنی نیست. ادغام هوش مصنوعی در سیستم‌های حضور و غیاب این پتانسیل را دارد که شیوه مدیریت نیروی کار، ساده‌سازی عملیات و بهبود کارایی کلی را متحول کند. همانطور که فناوری هوش مصنوعی به پیشرفت خود ادامه می دهد، امکانات برای کاربرد آن در این زمینه بسیار گسترده تر می شود.

یکی از مهم‌ترین مزایای استفاده از هوش مصنوعی در سیستم‌های حضور و غیاب رباتیک، توانایی خودکارسازی وظایف تکراری است که زمان ارزشمندی را برای کارمندان انسانی آزاد می‌کند تا روی تلاش‌های استراتژیک و خلاقانه‌تر تمرکز کنند. این اتوماسیون می تواند منجر به افزایش بهره وری و صرفه جویی در هزینه برای مشاغل شود. به عنوان مثال، سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند به طور خودکار ساعات کار کارکنان را کنترل کنند، اضافه کاری را محاسبه کنند، و داده‌های حقوق و دستمزد دقیق را تولید کنند و نیاز به ورود دستی داده‌ها را از بین ببرند و خطر خطای انسانی را کاهش دهند.

علاوه بر خودکارسازی وظایف، هوش مصنوعی همچنین می‌تواند بینش‌ها و تحلیل‌های ارزشمندی را ارائه دهد که می‌تواند به کسب‌وکارها کمک کند تا تصمیمات آگاهانه‌تری در مورد نیروی کار خود بگیرند. با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به حضور و غیاب کارکنان، وقت‌شناسی و بهره‌وری، سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند الگوها و روندهایی را شناسایی کنند که ممکن است مشکلات بالقوه یا زمینه‌های بهبود را نشان دهد. از این اطلاعات می توان برای اطلاع رسانی برنامه ریزی نیروی کار، بهینه سازی زمان بندی و اطمینان از اینکه کسب و کارها از منابع انسانی خود نهایت استفاده را می برند استفاده کرد.

یکی دیگر از مزایای کلیدی هوش مصنوعی در سیستم های حضور و غیاب، توانایی بهبود دقت و کاهش خطر تقلب است. سیستم‌های حضور و غیاب سنتی می‌توانند مستعد "تقلب" باشند، که در آن کارمندان به‌جای یکدیگر ثبت تردد انجام می دهند، که منجر به سوابق نادرست و ضررهای مالی بالقوه برای مشاغل می‌شود. سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند از تشخیص چهره یا سایر روش‌های شناسایی بیومتریک استفاده کنند تا اطمینان حاصل شود که کارکنان به طور دقیق وارد و خارج می‌شوند، از تقلب جلوگیری می‌کنند و اطمینان حاصل می‌کنند که کسب‌وکارها تصویر واضح و دقیقی از حضور نیروی کار خود دارند.

هوش مصنوعی همچنین می تواند در افزایش مشارکت و رضایت کارکنان نقش داشته باشد. با خودکار کردن کارهای روتین و ارائه بینش های ارزشمند، سیستم های حضور و غیاب مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند به کسب و کارها کمک کنند تا محیط کاری مثبت تری ایجاد کنند، جایی که کارکنان احساس ارزشمندی و حمایت کنند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی را می توان برای تجزیه و تحلیل ترجیحات کارکنان و ایجاد برنامه های شخصی سازی شده که نیازها و ترجیحات فردی را در نظر می گیرد، استفاده کرد که منجر به افزایش رضایت شغلی و کاهش جابجایی می شود.

همانطور که فناوری هوش مصنوعی به پیشرفت خود ادامه می دهد، برنامه های کاربردی بالقوه برای سیستم های حضور و غیاب رباتیک احتمالاً حتی بیشتر گسترش می یابد. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند برای پیش‌بینی و مدیریت غیبت کارکنان مورد استفاده قرار گیرد، و به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا برای برنامه‌ریزی و به حداقل رساندن تأثیر کمبودهای غیرمنتظره کارکنان، برنامه‌ریزی کنند. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند برای تجزیه و تحلیل داده‌های عملکرد کارکنان، شناسایی مناطقی که ممکن است به آموزش یا پشتیبانی اضافی نیاز باشد و کمک به کسب‌وکارها برای سرمایه‌گذاری مؤثرتر روی نیروی کارشان استفاده شود.

در حالی که ورود هوش مصنوعی در سیستم های حضور و غیاب رباتیک مزایای بالقوه زیادی را ارائه می دهد، برای کسب و کارها ضروری است که با احتیاط و ملاحظه به این فناوری نزدیک شوند. مانند هر فناوری جدید، خطرات و چالش‌های بالقوه مرتبط با هوش مصنوعی وجود دارد، از جمله نگرانی‌هایی در مورد حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها. کسب و کارها باید اطمینان حاصل کنند که از هوش مصنوعی به طور مسئولانه و اخلاقی استفاده می کنند و اقدامات قوی برای محافظت از داده های کارکنان و حفظ انطباق با مقررات مربوطه دارند.

استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی در سامانه‌های حضور و غیاب، به ما اجازه می‌دهد تا با دقت و سرعت بسیار بالاتری، حضور و غیاب کارکنان را ثبت کنیم و اطلاعاتی دقیق از ساعات کاری و غیبت کارکنان داشته باشیم. در اینجا می‌توانیم از تکنولوژی‌های مختلفی مانند شبکه‌های عصبی، الگوریتم‌های خوشه بندی، روش‌های یادگیری ماشین و ... استفاده کنیم.

با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توانیم سامانه‌های حضور و غیاب خودکار را بهبود بخشیم، به گونه‌ای که این سامانه‌ها قادر به تشخیص چهره کارکنان باشند و در صورت تطابق با عکس در پرونده شخصی کارکنان، حضور آنها را به صورت خودکار ثبت کنند. ما در این مقاله سعی داریم تا اطلاعات مهمی در مورد استفاده از تشخیص چهره با هوش مصنوعی در سامانه حضور و غیاب برایتان توضیح دهیم، با ما همراه باشید. 

با توجه به دقت و سرعت بالای الگوریتم‌های هوش مصنوعی، می‌توانیم دقت سامانه‌های حضور و غیاب را بهبود بخشیم و از عوارض زیادی که به دلیل عدم دقت در ثبت حضور و غیاب ایجاد می‌شوند، جلوگیری کنیم. همچنین، با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توانیم سامانه‌های حضور و غیاب را به گونه‌ای پیاده سازی کنیم که به صورت هوشمند، تغییرات در ساعات کاری کارکنان را نیز تشخیص دهیم و مدیران را از آن‌ها مطلع کنیم.

سامانه حضور و غیاب زون یک برنامه ی کامل است که با تکنولوژی تشخیص چهره با هوش مصنوعی و همچنین ثبت تردد مبتنی بر موقعیت مکانی کار می کند. و براحتی بر روی انواع گوشی های موبایل اندروید و آی او اس نصب می گردد.

در ادامه به توضیحات و اصطلاحاتی درباره هوش مصنوعی می پردازیم 

 هوش مصنوعی (AI) چیست؟

هوش مصنوعی یک فناوری جدید است که فرآیندهای هوش انسانی را با استفاده از ماشین ها برای تصمیم گیری شناختی شبیه سازی می کند. از تشخیص چهره‌ها در صفحه قفل تلفن همراهتان گرفته تا ماشین‌های خودران، هوش مصنوعی قلمرو جدیدی از فناوری را راه‌اندازی کرده است.

یکی از پیشرفت‌های کلیدی، ظهور هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) است که برای جایگزینی مداخله انسان برای کارهای روزمره یا حتی مدیریت برنامه‌های حیاتی ماموریت و کمک به حفاظت از آن مفهوم‌سازی شد. در بخش‌های بعدی، گستردگی هوش مصنوعی و ML را در موارد استفاده مختلف و همچنین نقش آن‌ها را در یکی از پیشرفته‌ترین اشکال امنیت بیومتریک - تشخیص چهره، خواهیم دید.

نحوه ی کار هوش مصنوعی چگونه است؟

هوش مصنوعی از مجموعه ای از داده های بدون ساختار برای تجزیه و تحلیل الگوهای اطلاعاتی با استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی و مرتبط کردن اطلاعات برای ارائه نتایج استفاده می کند. هوش مصنوعی که برای تصمیم گیری های شناختی برنامه ریزی شده است، اشکال مختلف اتوماسیون را با استفاده از شبکه های عصبی، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق برای رسیدن به یک تصمیم تقویت می کند.

هوش مصنوعی مجموعه ای از ویژگی ها را ارائه می دهد که برای محصولات فردا امیدوارکننده به نظر می رسند. هوش مصنوعی می تواند وظایف مکرر و با حجم بالا را با یادگیری و کشف از طریق داده ها خودکار کند. ثانیاً، هوش را به محصولات در زمینه‌های اتوماسیون، پلتفرم‌های مکالمه، ماشین‌های هوشمند و ربات‌ها اضافه می‌کند. ثالثاً، با یافتن ساختار و قاعده مندی ها، قادر به خودآموزی از طریق الگوریتم ها است. در مرحله بعد، هوش مصنوعی یک غواصی عمیق از مجموعه داده‌ها را برای تسهیل ساخت محصولات پیچیده مانند سیستم‌های تشخیص تقلب انجام می‌دهد. علاوه بر این، هوش مصنوعی از یادگیری عمیق برای اطمینان از دقت باورنکردنی با تجزیه و تحلیل تدریجی ورودی ها استفاده می کند. در نهایت، هوش مصنوعی به کسب درآمد از داده ها برای کسب و کارها کمک می کند تا از منحنی جلوتر بمانند.

هوش مصنوعی در کجاها استفاده می شود؟

هوش مصنوعی بخشی جدایی ناپذیر از برنامه ها و نرم افزارهای مختلف است. برخی از برنامه‌های پرکاربرد شامل تشخیص تصویر، تشخیص گفتار، تولید زبان طبیعی، تجزیه و تحلیل احساسات و ربات‌های چت می‌شود.

یادگیری ماشینی (ام ال) چیست؟

یادگیری ماشینی زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است که عمدتا بر استفاده از داده ها و الگوریتم ها برای تقلید از یادگیری انسان تمرکز دارد. از روش های آماری برای آموزش الگوریتم ها برای طبقه بندی یا پیش بینی و حتی ارائه بینش در پروژه های داده کاوی استفاده می کند. عباراتی مانند یادگیری عمیق و یادگیری ماشین و گاهی اوقات شبکه های عصبی به طور کلی به جای یکدیگر در صنعت استفاده می شوند. با این حال، تفاوت های ظریفی بین این فناوری ها وجود دارد. شبکه عصبی زیرمجموعه ای از یادگیری عمیق است در حالی که یادگیری عمیق یکی از بازوهای یادگیری ماشین است.

به زبان ساده، یادگیری عمیق شامل الگوریتم های آموزشی با حداقل دخالت انسان است. داده های بدون ساختار را برای پردازش از طریق فرآیندی به نام کاهش ابعاد به گروه های قابل مدیریت تبدیل می کند.

از سوی دیگر، شبکه‌های عصبی که به عنوان شبکه‌های عصبی مصنوعی نیز شناخته می‌شوند، شامل لایه‌های گره‌ای هستند - یک لایه ورودی، چند لایه پنهان و یک لایه خروجی. هر یک از گره ها دارای وزن و آستانه مرتبط هستند و به گره های دیگر متصل می شوند. اساساً اگر مقدار هر لایه خروجی از آستانه آن فراتر رود، داده ها به لایه بعدی شبکه ارسال می شود. شبکه های عصبی دو نوع هستند: شبکه های عصبی پایه و شبکه های عصبی عمیق. در شبکه عصبی پایه، دو یا سه لایه وجود دارد در حالی که یک شبکه عصبی عمیق از بیش از سه لایه تشکیل شده است.

عملکرد هوش مصنوعی در تشخیص چهره 

چهره یکی از پیشروترین برنامه های هوش مصنوعی است. و یکی از اشکال پیشرفته احراز هویت بیومتریک به شمار می آید که قادر به شناسایی و تأیید یک فرد با استفاده از ویژگی های چهره در یک تصویر یا ویدیو از پایگاه داده است. تشخیص چهره مبتنی بر هوش مصنوعی بر اساس ریاضیات، ماشین و شبکه های عصبی مصنوعی  انجام می گیرد. که الگوریتم‌های زیادی بر روی آن پیاده سازی می‌شود. به همین خاطر است که می‌توان گفت اگر هوش مصنوعی نبود، فناوری تشخیص چهره نمی‌توانست نیاز بسیاری از کسب و کارها و افراد را رفع کند.

چرا تشخیص چهره اکنون بسیار مهم است؟

در سال‌های اخیر، سرمایه‌گذاری‌ها در فناوری تشخیص چهره افزایش یافته است. سرمایه‌گذاری مخاطره‌آمیز در استارت‌آپ‌های تشخیص چهره در سال 2021 رشد چشمگیری داشته است. با پیشرفت‌های این فناوری، موارد استفاده جدید و مدل‌های تجاری در زمینه تبلیغات، مراقبت‌های بهداشتی، امنیت، مراقبت، فرودگاه‌ها ، سیستم های حضور و غیاب و غیره پدید آمده است.

تشخیص چهره چگونه کار می کند؟

تشخیص چهره از الگوریتم های آی آی و ام ال برای تشخیص چهره انسان از پس زمینه استفاده می کند. الگوریتم معمولاً با جستجوی چشم انسان شروع می شود و سپس ابروها، بینی، دهان، سوراخ های بینی و عنبیه را جستجو می کند. هنگامی که تمام ویژگی‌های صورت گرفته می‌شوند، اعتبارسنجی‌های اضافی با استفاده از مجموعه داده‌های بزرگ حاوی تصاویر مثبت و منفی تأیید می‌کنند که چهره انسان است. برخی از تکنیک های رایج مورد استفاده برای تشخیص چهره، مبتنی بر ویژگی، مبتنی بر ظاهر، مبتنی بر دانش و تطبیق الگو هستند. هر کدام از این روش ها مزایا و معایب خود را دارند.

روش‌های مبتنی بر ویژگی برای تشخیص چهره به ویژگی‌هایی مانند چشم یا بینی متکی هستند. نتایج این روش می تواند بر اساس نویز و نور متفاوت باشد. علاوه بر این، روش‌های مبتنی بر ظاهر از تجزیه و تحلیل آماری و یادگیری ماشینی برای مطابقت با ویژگی‌های تصاویر چهره استفاده می‌کنند.

در رویکرد دانش محور، چهره بر اساس قوانین از پیش تعریف شده شناسایی می شود. با توجه به تلاش‌های لازم برای تعریف قوانین کاملاً تعریف شده، این می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. در حالی که روش‌های تطبیق الگو، تصاویر را با الگوها یا ویژگی‌های صورت ذخیره‌شده قبلی مقایسه می‌کنند و نتایج را برای تشخیص چهره به هم مرتبط می‌کنند. با این حال، این روش در رسیدگی به تغییرات در مقیاس، حالت و شکل ناکام است.

تشخیص فرم صورت با هوش مصنوعی

با تکنیک های پردازش تصویر و یادگیری عمیق، الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند صورت انسان را تشخیص داده و مشخصاتی مانند ویژگی هایی مانند چهره، جنسیت، عمر و حالتاحساسی را استخراج کنند. البته باید توجه داشت که تشخیص فرم صورت توسط الگوریتم های هوش مصنوعی همچنان در حال پیشرفت است و ممکن است هنوز دقت کاملی نداشته باشد.

روش های مورد استفاده هوش مصنوعی در سامانه حضور و غیاب

در ادامه به برخی از روش های هوش مصنوعی در حضور و غیاب اشاره می کنیم:

تشخیص چهره: هوش مصنوعی می تواند برای تشخیص چهره استفاده شود. با استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق، شباهت را بین تصاویر چهره تشخیص دهد و با اطمینان بالا هویت فرد را تعیین کند. و ورود و خروج فرد توسط تشخیص چهره در سامانه ثبت می شود.

تشخیص اثرانگشت: هوش مصنوعی می تواند برای تشخیص اثرانگشت استفاده شود. با استفاده از الگوریتم های عمیق، هوش مصنوعی می تواند برای تشخیص و تفکیک اثرهای انگشت مختلف فرد، از شباهت ها و تفاوت های آن ها استفاده کند.

تشخیص صدا: با استفاده از الگوریتم های عمیق، هوش مصنوعی می تواند صدای فرد را به منظور تشخیص هویت ورودی در سامانه حضور و غیاب اسافاده کند.

تشخیص حرکت بدن: با استفاده از دوربین های چندگانه و الگوریتم های عمیق، هوش مصنوعی می تواند حرکات فرد را شناسایی کند و برایتشخیص هویت ورودی در سامانه حضور و غیاب استفاده کند.

سیستم کنترل تردد با هوش مصنوعی 

سیستم کنترل تردد یکی از مهم‌ترین بخش‌های امنیت در محیط‌های مختلف، از جمله ساختمان‌های اداری، کارخانه‌ها، بیمارستان‌ها، مدارس و دانشگاه‌ها است. این سیستم با کنترل دسترسی افراد به مناطق مختلف، از ورود افراد غیرمجاز جلوگیری می‌کند و امنیت افراد و اموال را تأمین می‌کند.

در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی به‌عنوان یک فناوری پیشرفته، به‌سرعت در حال توسعه است و کاربردهای مختلفی در حوزه‌های مختلف، از جمله امنیت پیدا کرده است. هوش مصنوعی در سیستم کنترل تردد نیز کاربردهای مختلفی دارد و می‌تواند مزایای متعددی را برای این سیستم به همراه داشته باشد.

مزایا و کاربردهای سیستم کنترل تردد با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی می‌تواند مزایای متعددی را برای سیستم کنترل تردد به همراه داشته باشد. از جمله این مزایا می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• افزایش امنیت: هوش مصنوعی می‌تواند دقت و سرعت شناسایی افراد را افزایش دهد و از این طریق، امنیت سیستم کنترل تردد را بهبود بخشد.

• کاهش هزینه‌ها: هوش مصنوعی می‌تواند هزینه‌های مربوط به سیستم کنترل تردد را کاهش دهد. به‌عنوان مثال، استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند نیاز به نیروی انسانی برای کنترل سیستم کنترل تردد را کاهش دهد.

• بهبود انعطاف‌پذیری: هوش مصنوعی می‌تواند انعطاف‌پذیری سیستم کنترل تردد را افزایش دهد. به‌عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند به‌طور خودکار دسترسی افراد به مناطق مختلف را بر اساس شرایط مختلف، مانند زمان روز، نوع کاربر و غیره، مدیریت کند.

نمونه‌ های کاربرد سیستم کنترل تردد با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در سیستم کنترل تردد کاربردهای مختلفی دارد و در حال حاضر در بسیاری از سازمان‌ها و مؤسسات مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرد. از جمله نمونه‌های کاربرد سیستم کنترل تردد با هوش مصنوعی می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• استفاده از هوش مصنوعی برای شناسایی چهره کارکنان در ورودی سازمان‌ها
• استفاده از هوش مصنوعی برای شناسایی افراد غیرمجاز در دوربین‌های مداربسته
• استفاده از هوش مصنوعی برای تجزیه‌وتحلیل الگوهای رفتاری افراد در بیمارستان‌ها
• استفاده از هوش مصنوعی برای کنترل دسترسی افراد به مناطق مختلف در مدارس و دانشگاه‌ها

آینده سیستم کنترل تردد با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی یکی از فناوری‌های نو ظهوری است که به‌سرعت در حال توسعه است. کاربرد هوش مصنوعی در سیستم کنترل تردد نیز در حال گسترش است و انتظار می‌رود در آینده کاربردهای بیشتری از این فناوری در این زمینه مورد استفاده قرار گیرد.

با پیشرفت هوش مصنوعی، انتظار می‌رود سیستم‌های کنترل تردد با هوش مصنوعی از دقت و سرعت بالاتری برخوردار شوند و امنیت بیشتری را برای افراد و اموال تأمین کنند. همچنین، انتظار می‌رود این سیستم‌ها از انعطاف‌پذیری بیشتری برخوردار شوند و بتوان آن‌ها را به‌راحتی با شرایط مختلف سازگار کرد.

مقایسه روش های قدیمی با تشخیص حضور و غیاب چهره با هوش مصنوعی 

یکی از سیستم های مدیریت حضور و غیاب استفاده  از اثر انگشت و رمز عبور می باشد که با همه گیری ویروس کرونا و انتقال آسان از طریق سطوح، کمی کار را دشوار کرد و جای خودش را به سیستم های تشخیص چهره با هوش مصنوعی این کار را بدون تماس و بدون خطا داد. در برنامه های حضور و غیاب تشخیص چهره با هوش مصنوعی، اطلاعات به سرور و یا برنامه ی دسکتاپ ارسال می شود و در دیتابیس ذخیره می شود.. از طرفی جعل و تقلب در روش های رمز عبور و اثرانگشت وجود دارد که با تشخیص چهره این مشکل نیز برطرف شد.

نوع دیگر سیستم حضور و غیاب دستگاه های تشخیص چهره قدیمی هستند که از جمله نقطه ضعف شان تشخیص در یک زاویه مشخص می توان اشاره کرد و همچنین در صورت تابش نور به دستگاه،  امکان تشخیص سخت می شود. 

حتما بخوانید: مقاله اپلیکیشن حضور و غیاب مطالعه شود.

فناوری تشخیص چهره و هوش مصنوعی

سیستم تشخیص چهره یک فناوری در حال توسعه در جهان است و به بخشی حیاتی از زندگی روزمره ما تبدیل شده است . در حال حاضر بیشتر روی این سیستم کار میشه و این تکنولوژی توانا در شناسایی و تایید یک فرد از یک عکس دیجیتال یا ویدیوی می باشد که با استفاده از صورت یک فرد به دست می آورد قادر است افراد را از یک دیگر تشخیص دهد و آن ها را شناسایی نماید و بتواند هویت افراد را تایید کند .

امروزه ما به خوبی از رابطه نزدیک بین تشخیص چهره و هوش مصنوعی آگاه هستیم. تشخیص چهره، مطمئناً یکی از نوآورانه‌ترین و انقلابی‌ترین اختراعات فن‌آوری زمان ما در زمینه تحقیقات فناوری اطلاعات و ارتباطات و یکی از شگردهای کارآمد برای اسکن چهره افراد و تشخیص هویت بصری آن‌ها است. هوش مصنوعی با قابلیت‌های خاصی که دارد، می‌تواند قدرت و ارزش سیستم تشخیص چهره را افزایش دهد. سازوکار اصلی تکنولوژی تشخیص چهره با بینایی ماشین است ، که نقاط مختلف چهره افراد به اعداد 0 و 1 تبدیل می‌شوند. در حقیقت، پایگاه داده‌ای که برای سیستم تشخیص چهره در نظر گرفته شده است، می‌تواند چهره سایر افراد را از یکدیگر تشخیص دهد.

تشخیص چهره در طول زمان ثابت کرده است که کمترین مزاحم و سریعترین نوع تأیید بیومتریک است و تشخیص چهره از طریق هوش مصنوعی یکی از متداول ترین ویژگی های امنیتی بیومتریک است.

حتما بخوانید: دستگاه حضور و غیاب | راز موفقیت کسب و کار شما

کاربرد هوش مصنوعی در سامانه حضور و غیاب زون

تکنولوژی تشخیص چهره مبتنی بر هوش مصنوعی در اپلیکیشن حضور و غیاب زون، امکان مدیریت، کنترل و ثبت حضور و غیاب کارکنان را در سازمان‌ها و شرکت‌ها فراهم می‌کند.

استفاده از سامانه حضور و غیاب مبتنی بر هوش مصنوعی زون باعث صرفه‌جویی در زمان و هزینه می‌شود. همچنین با استفاده از این اپلیکیشن می‌توان برای کارکنان خود، بررسی دقیقی از حضور و غیابشان داشته و به صورت لحظه‌ای اطلاعات آن‌ها را دریافت کرد. با این کار مشکلاتی مانند غیبت، تاخیر و... که ممکن است حین ثبت دستی اطلاعات در سامانه‌های قدیمی رخ دهد، به شدت کاهش پیدا می‌کند.

یکی از ویژگی‌های نرم افزار حضور و غیاب مبتنی بر هوش مصنوعی زون، توانایی تشخیص چهره به صورت خودکار و بسیار دقیق است. با استفاده از دوربین‌ موبایل کارمندان در محل کار، تصویر چهره کاربران ثبت می‌گردد و به صورت لحظه‌ای در پایگاه داده ذخیره می‌شود. در هنگام تثبیت حضور و غیاب کارکنان، اپلیکیشن به طور خودکار تصویر چهره کاربر را با تصاویر ذخیره شده در پایگاه داده مقایسه و به صورت لحظه‌ای حضور و غیاب آن کاربر را ثبت می‌کند.

با استفاده از این اپلیکیشن، مدیران سازمان می‌توانند به صورت لحظه‌ای اطلاعات حضور و غیاب کارکنان خود را بررسی کنند و در صورت نیاز اقدام به تصحیح و یا تغییر مشخصات کاربران کنند. همچنین با استفاده از این سامانه، می‌توان به سادگی گزارشات مختلف درباره حضور و غیاب کارکنان، تعداد ساعات کارکرد، مجوزهای مربوط به تعطیلات، اضافه کاری و... تولید کرد.

مهندسین و برنامه نویسان متخصص زون توانسته اند با علم و دانش به روز خود ، سازمان ها و مجموعه ها را در جهت بهبود مدیریت کنترل تردد کارمندانشان یاری رسانند و با فناوری تشخیص چهره مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده شده در اپلیکیشن حضور و غیاب هوشمند زون تمامی تردد ها و ثبت مرخصی و ماموریت پرسنل را بدون خطا تشخیص و ثبت نمایند.

امکانات تشخیص هویت اپلیکیشن زون

• تشخیص افراد در شرایط نوری متفاوت
• توانایی تشخیص چهره ها با ماسک و محاسن و حجاب
• امکان شناسایی افراد با عینک طبی و آفتابی
• شناسایی افراد با کلاه 
• درصد خطای بسیار پایین

در نتیجه

ادغام هوش مصنوعی در سیستم‌های حضور و غیاب این پتانسیل را دارد که شیوه مدیریت نیروی کار خود، ساده‌سازی عملیات و بهبود کارایی کلی را تغییر دهد. با خودکار کردن وظایف، ارائه بینش های ارزشمند و افزایش دقت، سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند به کسب و کارها کمک کنند تا تصمیمات آگاهانه تری در مورد نیروی کار خود بگیرند و محیط کاری مثبت تری ایجاد کنند. همانطور که فناوری هوش مصنوعی به پیشرفت خود ادامه می دهد، امکانات برای کاربرد آن در این زمینه بسیار گسترده و گسترده است و فرصت های هیجان انگیزی را برای کسب و کارهایی که به دنبال بهینه سازی مدیریت نیروی کار خود هستند و جلوتر از منحنی ها هستند، ارائه می دهد.

استفاده از تشخیص چهره با استفاده از هوش مصنوعی در اپلیکیشن حضور و غیاب به عنوان یک سیستم تأیید هویت بسیار موثر است. با تشخیص چهره، می‌توانید هویت فرد را با دقت بالا تأیید کنید و از امکان تقلب در سیستم حضور و غیاب جلوگیری کنید.